如何通过R中的分类变量存储分组循环对象答案

【问题标题】：How to store a grouped loop object by categorical variable in R如何通过R中的分类变量存储分组循环对象
【发布时间】：2022-01-03 11:17:55
【问题描述】：

标题可能听起来令人困惑，但其想法是使用 R 中的循环从两个位置创建一组 Channel Darters 鱼 (FSAdata) 的种群参数数据。以下代码正在运行

require(FSA)
require(FSAdata)
require(car)

data("DarterOnt")
str(DarterOnt)

location <- unique(DarterOnt$river)

vb <- vbFuns(param = "Typical")

for (i in 1:length(location)) {
  dat <- filter(DarterOnt, river == location[i])

f.starts <- vbStarts(tl ~ age, data = dat)
f.fit[[i]] <- nls(tl ~ vb(age, Linf, K, t0), data = dat, start = f.starts)

}

f.fit[[1]]

但是，我应该先运行f.fit <- nls(tl ~ vb(age, Linf, K, t0), data = dat, start = f.starts)，而不单独运行[[i]]（在之前运行“失败的代码”之后），然后重新运行上述代码以使循环正常工作。如果没有，将会有一个警告Error: object 'f.fit' not found。我对 R 中的循环不太熟悉，但导致这个问题的原因是什么？有什么解决办法吗？

【问题讨论】：

循环前需要初始化f.fit对象。在循环开始之前，将 f.fit <- list() 创建为一个空列表 - 然后您就可以在循环中分配给它，就像您拥有它一样。

标签： r loops

【解决方案1】：

对象需要先初始化，然后才能分配给它们的特定索引。

要初始化 f.fit 对象，在循环开始之前放入 f.fit <- list() 以将其创建为一个空列表 - 然后您将能够在循环中分配给它，就像您拥有它一样

【讨论】：